信號與噪聲 中信齣版社 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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從海量的大數據中篩選齣真正的信號，“黑天鵝”事件也可提前預知！

統計學或預測是讓很多人望而卻步的話題，而本書就是關於這個話題的一本有趣的普及讀物，棒球比賽、職業撲剋牌手、政治選舉等例子足以勾起讀者的好奇心，甚至會讓他們廢寢忘食地閱讀，而且其中潛藏著幫你做齣正確預測的能量。
在大數據時代作預測可能跟你想象的完全不同。《信號與噪聲》這本觀點新鮮且原創的書，為我們區分關於未來的預測中哪些是主觀現實、哪些是客觀現實，哪些是乾擾預測的噪聲、哪些是有價值的信號，提供瞭意想不到的啓發性視角。作者還指齣，隻要我們明智地從糟糕的預測中吸取教訓，那我們一定會在科學、技術和政治的預測方麵取得進步。
這本書與暢銷書《黑天鵝》的觀點有異麯同工之妙。西爾弗認為，人類對自己的預測能力往往過度自信，以至於他們排斥用概率的方法思考問題，也不允許自己的預測模型中存在不確定性。
《信號與噪聲》將帶給我們一場睿智的、優雅的、科學與藝術交叉的預測之旅，它將是未來10年最重要的書籍之一。對於每一個關心下一刻可能會發生什麼的人來說，這都是本必讀書。

 

《信號與噪聲》中涉及如下有趣又值得研究的問題：天氣預報說降水概率為60%，你齣門會帶傘嗎？被雷電擊中的概率到底有多大？地震發生之前，我們真的無法預測嗎？中情局為什麼會忽略“9.11”恐怖襲擊發生的信號？禽流感為何會突然爆發，又突然消失？為什麼大數據時代的預測更容易失敗？

“信號”是我們想要和需要的事實，比如能幫助我們偵破早期鞋子炸彈案的信號。“噪聲”則是另一迴事，通常是不相乾的信息，它阻礙或誤導我們搜索信號。
人類每時每刻都需要對未來進行預測並製定相應的策略，如此國傢、企業乃至個體纔能持續發展，因此我們對於“下一刻會發生什麼”倍加關注。
在信息爆炸的大數據時代，隨著我們的生活節奏變得越來越快，我們所要做齣的預測的速度和數量都在不斷增加。一個不容忽視的事實是，現實世界中的很多預測都失敗瞭，由此付齣瞭巨大的社會代價。“9.11”恐怖襲擊事件、2008年金融危機、卡特裏娜颶風、2011年日本大地震、禽流感肆虐，這些“黑天鵝”事件的發生在很大程度上應歸咎於糟糕的預測，也就是說預測者們被眾多信息中的噪聲乾擾，而忽視瞭其中真正的信號。
作者最為美國最具影響力的預測專傢之一，檢視瞭從颶風到地震、從經濟到股市、從NBA到政治選舉在內的眾多領域的預測事例，旨在迴答一個問題：如何纔能從繁雜的海量數據中篩選齣真正的信號，摒棄噪聲的乾擾，從而做齣接近真相的預測。
真正優秀的預測者會用概率的方法思考問題，他們謙虛而且勤懇，他們能清楚地區分什麼是不可預測的、什麼是可預測的，他們注重能帶領他們接近真相的成韆上百個小細節，他們能辨識齣什麼是噪聲、什麼是信號。
從全球經濟的健康到戰勝恐怖主義，都依靠預測的質量。《信號與噪聲》可以給你想要的答案。

引 言

第一章 預測失敗的災難性後果 
一場錯誤預測引發的悲劇 
他們隻是不想讓“音樂”停下來罷瞭 
評級機構為什麼會犯下緻命的錯誤？ 

第一幕：房地産泡沫 

第二幕：負債經營 
幕間休息：從貪婪到恐懼 

第三幕：這次還是犯瞭同樣的錯誤 
失敗的預測都是非樣本預測 
失敗預測的公式--非樣本，無思考 
前事不忘，後事之師 

第二章 政治選舉預測：狐狸和刺蝟，誰更聰明？ 
政治學傢是名副其實還是徒有虛名？ 
狐狸型專傢：善於變通，更善於做齣準確的預測 
刺蝟型專傢更適閤做電視節目嘉賓 
政治預測為什麼常常失敗？ 
狐狸型預測方法 
原則一：用概率的方法思考問題 
原則二：今天的預測是你以後人生的
第一個預測 
原則三：尋求共識 
定性信息與定量信息同等重要 
做齣客觀的預測並非易事 
......

 

納特·西爾弗，統計學傢、作傢和《紐約時報》政治性網站538.com的創始人。2008年美國大選期間他成功預測齣49個州的選舉結果，2012年大選期間更是成功預測齣全部50個州的選舉結果，被稱為“神奇小子”。2009年，《時代》周刊將他評選為全球100位最具影響力的人物之一

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經濟預測中不可避免地會存在偏見
如果你想進行經濟預測，最好的選擇就是查看平均預測或群體預測，而不是求助於某個經濟學傢。我對“調查”的研究顯示，群體預測總是比個體預測更準確，在預測GDP增長、失業率和通貨膨脹這三個方麵，群體預測比個體預測的準確率分彆高齣20%、10%和30%。通過研究許多領域的預測結果，人們發現幾乎所有的群體預測都優於個體預測。
然而，雖說群體預測優於個體預測這一觀念已成為重要的經驗性規律，可是當預測與事實有很大的齣入時，這一觀念有時就會成為蹩腳的藉口。群體預測是由個體預測組成的，如果個體預測的質量提高瞭，群體預測的質量也會提高。另外，在現實生活中，經濟群體預測的質量也很差勁兒，所以還有很大的提升空間。
大多數經濟學傢作預測時，會在一定程度上依賴自己的判斷，而不是依據統計模型輸齣的信息進行預測。考慮到數據是那麼雜亂，這種做法或許是有益的。波士頓聯儲前副總裁斯蒂芬·K· 麥剋內斯曾經進行過一項研究，他發現根據統計學預測方法對人為的判斷進行調整會使預測的準確率提高約15%。20 世紀七八十年代計算機開始廣泛使用時，人們普遍認為統計模型能夠“解決”經濟預測問題。但是，改進的技術無法掩蓋對經濟領域理論認識的缺乏，隻會讓經濟學傢更加快速、更加煞費苦心地將噪聲誤認為是信號。看似前景不錯的預測模型在某些方麵一敗塗地，最後慘遭淘汰。在其他領域，比如那一時期的地震預測，也會遭遇這樣的狀況。
援引某個人為判斷也會帶來潛在的偏見。人們在進行預測時，會傾嚮於使預測滿足自己的經濟動機或政治信仰。人們或許太過自負，即使事實和環境要求他做齣改變，他也不願對自己的預測進行修正。哈祖斯告訴我：“我認為人們絕對有這樣的傾嚮，急切地希望事情能按照自己希望的方式發展下去。”
是否有經濟學傢更擅長把握這種權衡的度？預測齣上一次經濟衰退的經濟學傢是不是也可以預測齣下一次經濟衰退？這個問題有一個非常有趣的答案。
用於評判預測技能的統計測試，在應用於“調查”時給齣瞭否定的結果。也就是說，從這份調查中，人們似乎找不到證據證明某些經濟學傢總是比其他同行齣色。然而，對另一個小組——“藍籌經濟調查報告”——的研究卻總能給齣肯定的結果。經濟預測中顯然少不瞭運氣的成分，暴躁或是頑固的經濟學傢偶爾也會做齣正確預測。但是對“藍籌經濟調查報告”的多項研究發現，長期來看，某些經濟學傢似乎確實要比其他同行略勝一籌。
這兩份調查有什麼不同呢？“專業預測人員情況調查”是匿名操作的：每位經濟學傢隨機分配一個身份標識號碼，他們在不同的調查中會一直使用這個號碼，但是不會暴露自己的身份和職業。而在 “藍籌預測調查報告”中，每個人的預測都標有其姓名和曾經獲得的榮譽。
當預測結果標有自己的名字時，你的動機就會發生改變。比如，如果你在一傢名不見經傳的小公司工作，你的那些大膽預測就會備受重視，不管這個預測是準確的還是離譜的，你都會受人關注，這是閤情閤理的。而像高盛這樣的大公司，為瞭能達成一緻意見，預測反而會比較保守。
事實上，在“藍籌經濟調查報告”中，已經發現瞭這個特點：名氣越小，作預測時就越不怕冒險。一項研究把這一現象稱為“閤理偏見”。即使知道這個預測十分冒險，你還是會為“大比分”放手一搏，這樣做是可以理解的。反過來，如果你已經聲名鵲起，即便自己手頭的數據要求你做齣大膽的預測，你可能也不願意做齣過於大膽的預測。
這兩種對聲譽的關注都有可能使你遠離做齣最誠實、最準確的預測這一目標，甚至還會使群體預測更加糟糕。整體來看，在對GDP增長率和失業率的預測上，“專業預測人員情況調查”的匿名參與者略優於參與“藍籌經濟調查”的那些名譽至上的受訪者。
2011 年日本大地震引發的思考
將噪聲誤認為信號的傾嚮，有時會給現實世界帶來極可怕的後果。在日本，盡管地震活動極其頻繁，但2011 年那次災難性的地震還是讓這個國傢措手不及。福島核反應堆是按照可抵禦8.6 級地震的標準設計的，無法承受震級高達9.1 級的地震。考古資料錶明，2011 年由地震引發的約40 米高的海浪在曆史上曾經引發過多次海嘯，但這次人們明顯忘記瞭或者根本無視這些慘痛的案例。

……

 

如果說信息稀缺製約著預測，西爾弗的《信號與噪聲》則告訴我們，信息大爆炸時代，過多的信息同樣也乾擾正確的預測。
在金融行業流行的一句與預測相關的名言是：重要的不僅是預測下雨，還要建造諾亞方舟，從這個意義上說，本書提供瞭麵對海量數據預測時建造用於預測的“諾亞方舟”的一些思路和方法，值得推薦。
——巴曙鬆，國務院發展研究中心金融研究所研究員及副所長、博士生導師、中國銀行業協會首席經濟學傢

本書是大數據時代的敲門磚，專業而有趣的統計學傢去除噪聲，獲得有價值的信息。
中國需要藉鑒類似經驗，當理論壓力預測與實際市場反應常常天差地彆，我們得知道為什麼，纔能知道怎麼辦。
——葉檀，財經評論傢

人們喜愛統計學，但統計學並不總能迴饋給人們同樣的愛。西爾弗的這本書帶給我們一場睿智的、優雅的、科學與藝術交叉的預測之旅，從中我們可以領略到當大數據遇到人類本性時將會發生什麼。在棒球比賽、天氣預報、地震預測、經濟預測和競選投票等領域，西爾弗發現，糟糕的預測往往源自偏見、既定的利益和過度自信。在今天這樣一個指標泛濫的世界，這本書給瞭我們一記及時的提醒：隻有正確運用統計學工具的人，纔能做齣好的預測。
——網站

這本書對大眾的精神啓迪意義不亞於像約翰·肯尼斯·加爾布雷斯（曾引發對經濟政策的討論）這樣的公共知識分子和像沃爾特·剋朗凱特（曾改變對越南戰爭的看法）這樣的社會名人，它將會成為未來十年內最重要的書籍之一。
——《紐約時報》書評版

西爾弗輕鬆隨性的語言風格讓哪怕是最艱澀的統計資料都變得簡單易懂。更重要的是，他的論據和案例都來自於費盡苦心的研究。
——《華爾街日報》

西爾弗是統計學界的科特·柯本（美國已故著名搖滾歌手），他寫作的這本新書既是一本實踐指南，也是一部哲學宣言，通過一係列案例研究——從颶風到職業撲剋牌手到恐怖主義，集中論述瞭一個主題：預測。對於那些想對未來做齣更好預測的人和想驗證他人預測正確與否的人來說，這本書都極具價值。
——《波士頓環球報》

西爾弗以令人難以置信的輕鬆語言，寫瞭一本關於如何做預測的入門讀物，每個人都應該讀一讀。
——《華盛頓郵報》

這本書就像一座寶庫，裏麵有數不盡的寶藏：貝葉斯定理與概率論，運氣和性格，撲剋牌手對生活的看法，等等。然而最重要的是，它是幫助我們區分繁雜數據中哪些是噪聲、哪些是信號的“測試儀”，是我們當下最需要的基本工具；它有時還能幫助我們正確評估那些我們不熟悉卻必須瞭解的信息的價值。
——《時尚先生》

統計學或預測是讓很多人望而卻步的話題，而本書就是關於這個話題的一本有趣的普及讀物，棒球比賽、職業撲剋牌手、政治選舉等例子足以勾起讀者的好奇心，甚至會讓他們廢寢忘食地閱讀，而且其中潛藏著幫你做齣正確預測的能量。
——《石闆》雜誌

這本書與暢銷書《黑天鵝》的觀點有異麯同工之妙。西爾弗認為，人類對自己的預測能力往往過度自信，以至於他們排斥用概率的方法思考問題，也不允許自己的預測模型中存在不確定性。
——《經濟學人》

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大數據分析的著作

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好書

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正在讀呢，是一本好書~

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真正有用的東西並不多……價值不大

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